DETR的输出是怎么编码的
时间: 2023-04-01 15:04:35 浏览: 62
DETR的输出是通过将每个物体表示为一组坐标和类别标签的方式进行编码的。具体来说,DETR使用了Transformer编码器来对图像进行编码,然后使用一个多头自注意力机制来对每个物体进行编码。每个物体的编码包括其边界框的位置、类别标签和注意力得分。最终,DETR将所有物体的编码组合成一个张量作为其输出。
相关问题
detr中decoder的输出
DETR(Detection Transformer)模型的decoder部分是由多个Transformer解码器组成的。每个解码器都会输出一个注意力权重矩阵,该矩阵用于计算每个对象在编码器输出特征图中的位置和大小。同时,每个解码器还会输出一个包含对象分类和位置信息的张量,用于最终的目标检测结果。
具体来说,每个解码器会将编码器输出的特征图进行解码,并在该特征图上执行多头自注意力操作。该操作会计算注意力权重矩阵,该矩阵表示每个对象在特征图上的位置和大小。然后,解码器会根据该注意力权重矩阵,从特征图中提取每个对象的特征表示,并将其传递给最终的目标检测输出层。
因此,DETR模型的decoder输出包括注意力权重矩阵和目标检测结果张量。
deformable detr的encoder层输出的是什么?
Deformable DETR的Encoder层输出是由一系列的Encoder Layer组成的,每个Encoder Layer的输出是一个N x D的矩阵,其中N是输入序列的长度,D是每个位置的特征向量的维度。这些特征向量可以被视为对输入序列的编码表示,对于目标检测任务来说,这些编码表示可以被用作全局上下文信息的表示,以便更好地理解和定位目标物体。值得注意的是,Deformable DETR的Encoder层输出与传统的Transformer Encoder输出类似,但是引入了可变形卷积来更好地建模目标物体的形状变化。
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